Documentación de la API de LLM sin censura

URL Base y Autenticación

Nuestra API está en https://api.huggingfacellmapi.com/v1. Autentícate utilizando un token Bearer enviado en el Authorization header. Genera tu clave al instante a través del Obtener clave API página usando Google o correo electrónico. Mantenga esta clave segura; cualquiera que la tenga puede gastar sus créditos prepagados. Si la pierde, genere una nueva para reemplazar la clave activa anterior. No se requiere número de teléfono para comenzar.

Primera solicitud con cURL

Envía una carga útil JSON sin formato para probar el endpoint inmediatamente. Utiliza el ID del modelo uncensored para evitar los filtros estándar. El siguiente comando cURL demuestra una solicitud básica de generación de texto.

Copycurl https://api.huggingfacellmapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the release notes for version three point zero five"}]
  }'

Esto devuelve un objeto JSON que contiene el texto generado. Comprueba el choices array para el contenido real. Si recibes un error 401, verifica que tu clave sea correcta y esté activa.

Integración del SDK de Python

Usa el oficial openai Biblioteca de Python para una interfaz limpia. Apunta el cliente a nuestra URL base y establece tu clave de API. Este enfoque maneja los reintentos y el análisis de JSON automáticamente.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.huggingfacellmapi.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Instala el paquete mediante pip. Luego puedes llamar al endpoint de chat completions tal como lo harías con OpenAI. El objeto de respuesta te da acceso al uso de tokens y a las razones de finalización.

Configuración del cliente Node.js

Los desarrolladores de JavaScript pueden usar el openai Paquete Node. Configura el cliente con nuestra URL base específica. Esto asegura que todas las solicitudes se enruten a través de nuestros servidores sin censura.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.huggingfacellmapi.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Ejecuta este fragmento en tu entorno Node. Demuestra una llamada sincrónica simple. Puedes integrarlo fácilmente en rutas de Express o funciones serverless.

Respuestas en streaming

Habilita la transmisión estableciendo stream: true. El servidor envía Server-Sent Events (SSE) que contienen tokens parciales. Esto reduce la latencia percibida para los usuarios finales.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Analiza cada fragmento a medida que llega. El fragmento final contiene el uso total de tokens de la solicitud. Esto es útil para construir interfaces de chat que escriban respuestas en tiempo real.

Límites, Errores y Contexto

La ventana de contexto es de 100.000 tokens para prompt y completion combinados. Puedes solicitar hasta 16.000 tokens de salida. Los errores como 401 indican una clave inválida, mientras que 402 significa crédito insuficiente. Los límites de velocidad te limitan a 300 solicitudes por minuto. Las solicitudes que superen los 8 MB de tamaño serán rechazadas. Los errores durante el procesamiento no consumen tus créditos.